AI Fellowship (Freelance / Project-based)

AI Fellowship (Freelance / Project-based)

München Freiberuflich 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Arbeite an echten Kundenprojekten und übernehme Verantwortung für spezifische Arbeitsstränge.
  • Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf KI und dynamischen Projekten.
  • Vorteile: Zugang zu spannenden Projekten, interessante Kunden und ein starkes Netzwerk.
  • Weitere Informationen: Werde Teil eines selektiven Netzwerks von Gleichgesinnten und arbeite unabhängig.
  • Warum dieser Job: Nutze deine technischen Fähigkeiten, um reale Probleme zu lösen und Systeme zu bauen.
  • Qualifikationen: Erfahrung in der Entwicklung komplexer Systeme und Kenntnisse moderner KI-Technologien.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.

Als Fellow arbeiten Sie mit uns an realen Kundenprojekten. Keine Demos, keine Folien, sondern Systeme, die live gehen und tatsächlich genutzt werden. Sie übernehmen die Verantwortung für spezifische Arbeitsstränge oder Teile von Projekten und arbeiten eng mit unserem Team sowie mit den Kunden zusammen.

Es geht nicht nur darum, einzelne Komponenten zu bauen, sondern das gesamte System vom Problemaufbau über die technische Implementierung bis hin zur Integration in bestehende Prozesse zu verstehen. Wir bringen die Projekte, den Zugang zu den Kunden und die Struktur. Sie bringen die technische Tiefe und den Antrieb, die Dinge richtig auszuführen. Sie müssen keine Akquise betreiben. Kein Pitching, kein Pipeline-Stress. Der Fokus liegt auf der Ausführung.

Anforderungen

  • Wir suchen keine Generalisten oder Anfänger. Das Fellowship richtet sich an erfahrene Entwickler, die wiederholt gezeigt haben, dass sie komplexe Systeme von der Idee bis zur Produktion bringen können.
  • Sie haben einen starken technischen Hintergrund, typischerweise in Informatik, Datenwissenschaft oder einem ähnlichen Bereich, und kombinieren dies mit einem klaren Verständnis für Geschäft und Wachstum.
  • Sie denken nicht in Modellen oder Funktionen, sondern in funktionierenden Systemen und messbarem Einfluss.
  • Sie haben bereits mit modernen KI-Technologien gearbeitet und wissen, wie man diese in robuste, skalierbare Lösungen umsetzt. Es geht nicht nur darum, mit Modellen zu experimentieren, sondern sie in reale Prozesse, Systeme und Organisationen zu integrieren.
  • Gleichzeitig bringen Sie ein starkes Verantwortungsbewusstsein mit. Sie arbeiten unabhängig, treffen Entscheidungen und übernehmen Verantwortung für Ergebnisse. Sie benötigen kein Setup, in dem Ihnen gesagt wird, was zu tun ist. Sie schaffen selbst Struktur.
  • Idealerweise haben Sie in dynamischen Umgebungen wie Startups, Scale-ups oder anspruchsvollen Kundenprojekten gearbeitet. Sie wissen, wie man unter Unsicherheit liefert.
  • Zusammengefasst suchen wir keine Menschen, die „KI machen“ wollen, sondern solche, die bereits bewiesen haben, dass sie sie zur Lösung realer Probleme einsetzen können.

Vorteile

  • Sie erhalten Zugang zu Projekten, die Sie typischerweise nicht als Einzelperson erhalten würden. Interessante Kunden, echte Anwendungsfälle und genügend Komplexität, um die Dinge herausfordernd zu halten.
  • Gleichzeitig werden Sie Teil eines kleinen, starken Netzwerks von Menschen, die ähnlich denken und arbeiten. Kein Freelance-Marktplatz, sondern ein bewusst kuratiertes Setup.
  • Wir kümmern uns um Akquise, Kundenkontakt und Projektstrukturierung. Sie können sich voll und ganz auf die Ausführung konzentrieren.
  • Das Fellowship ist absichtlich selektiv. Wir suchen keine große Anzahl von Personen, sondern eine kleine Gruppe, mit der wir langfristig zusammenarbeiten können.

Wenn Sie an realen Problemen arbeiten, Verantwortung übernehmen und Systeme aufbauen möchten, die in der realen Welt tatsächlich funktionieren, sollten wir sprechen. Senden Sie uns eine kurze Nachricht darüber, wer Sie sind, woran Sie kürzlich gearbeitet haben, und fügen Sie einige konkrete Beispiele wie GitHub, Projekte oder Fälle bei.

AI Fellowship (Freelance / Project-based) Arbeitgeber: pluzai

PLUZ ist ein herausragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich auf KI-natives Consulting spezialisiert hat. Hier profitieren Sie von echter Gestaltungsmacht, flexiblen Arbeitsmodellen und der Chance auf Equity-Beteiligung, während Sie aktiv am Aufbau einer zukunftsorientierten Beratung mitwirken. Mit einem produktreifen Portfolio und direktem Zugang zu den Gründern gestalten Sie nicht nur Ihre Karriere, sondern auch die Zukunft der Strategieberatung im Mittelstand.

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Kontaktdaten:

pluzai Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so AI Fellowship (Freelance / Project-based) erhalten könntest

Mach deine Projekte sichtbar!

Erstelle ein Portfolio, das deine Datenanalyse- und Statistik-Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub, um deine Arbeitsproben zu präsentieren. Wenn du erklärst, welche Tools und Methoden du verwendet hast, gibst du potenziellen Kunden einen klaren Einblick in dein Können!

Netzwerke in der Data-Science-Community

Tritt Online-Communities und Foren bei, die sich auf Data Science konzentrieren, wie Kaggle oder die Data Science Gruppe auf LinkedIn. Hier kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch Kontakte knüpfen, die dir helfen könnten, neue Aufträge zu finden.

Präsentiere dich auf Freelance-Plattformen

Registriere dich auf Plattformen wie Upwork oder Freelancer, die sich gut für Freiberufler eignen. Achte darauf, dein Profil komplett auszufüllen und nachvollziehbare, spannende Projekte hinzuzufügen. Das erhöht deine Chancen, von Kunden wahrgenommen zu werden!

Direktbewerbungen bei interessanten Unternehmen

Wenn du Firmen hast, die dich wirklich interessieren, scheue dich nicht, direkt über ihre Website oder soziale Medien zu fragen. Zeige, wie du ihnen helfen kannst und warum du die richtige Wahl für ihre Datenprojekte bist. Warte nicht auf die perfekte Stellenausschreibung – sei proaktiv!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI Fellowship (Freelance / Project-based) mit Bravour zu bestehen

Technisches Verständnis
Erfahrung mit modernen KI-Technologien
Systemintegration
Projektmanagement
Eigenverantwortung
Entscheidungsfähigkeit
Komplexe Problemlösung

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Mach deine Projekte sichtbar:Da es sich um eine freiberufliche Position im Bereich Data Science handelt, ist dein Portfolio das A und O. Stelle sicher, dass du eine Auswahl deiner besten Projekte präsentierst – sei es durch GitHub-Repos, Jupyter Notebooks oder eigene Webseiten, die deine Workflows und Ergebnisse zeigen. Zeige, welche Tools und Techniken du genutzt hast!

Setze auf konkrete Ergebnisse:Bei der Bewerbung ist es wichtig, dass du konkrete Ergebnisse und Erfolge aus deinen vorherigen Projekten in den Vordergrund stellst. Hast du beispielsweise Verbesserung in der Datenanalyse oder Vorhersagemodelle erzielt? Nenne Zahlen, um deine Erfolge besser greifbar zu machen.

Erkläre deine Preisstrategie:In deiner Bewerbung solltest du deine Preise und Konditionen klar darlegen. Zeige, wie du deine Dienstleistungen bewertest und welche Leistungen die Kunden von dir erwarten können. Transparen ist hier der Schlüssel, besonders in der Welt der Freiberufler!

Verbindung zur Branche herstellen:Nutze deine Bewerbung, um eine Verbindung zur Branche herzustellen, in der pluzai tätig ist. Zeige, dass du die aktuellen Trends und Herausforderungen im Data Science Bereich kennst und wie du mit deinen Skills und Erfahrungen zum Erfolg von pluzai beitragen kannst. Lass uns wissen, was du tun kannst!

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei pluzai vorbereitet

Zeig deine besten Projektergebnisse!

Als Freiberufler im Bereich Data Science musst du deine bisherigen Projekte und Erfolge klar präsentieren. Bring eine ansprechende Portfolio-Mappe mit, die verschiedene Datenprojekte zeigt, die du bereits umgesetzt hast. Erkläre die Tools und Techniken, die du verwendet hast, um Lösungen zu entwickeln.

Sei bereit für technische Fragen

Technische Fragen sind in Data Science wirklich wichtig, also sei bereit, deine Kenntnisse in Statistik, Machine Learning und Datenverarbeitung zu demonstrieren. Du könntest dazu aufgefordert werden, ein Beispiel aus der Praxis zu erläutern oder sogar einen Mini-Coding-Test durchzuführen, um deine Programmierkenntnisse zu zeigen.

Sprich über deine Werkzeuge und Methoden

Stelle sicher, dass du mit den gängigen Tools und Plattformen, wie Python, R oder SQL, vertraut bist. Auch Cloud-Dienste wie AWS oder Google Cloud können im Gespräch zur Sprache kommen. Erwähne konkrete Beispiele, wie du mit diesen Werkzeugen Herausforderungen gemeistert hast.

Personalisiere dein Angebot

Da du freiberuflich arbeitest, ist es wichtig, dass du deinem potenziellen Auftraggeber klar machst, wie du seine speziellen Bedürfnisse erfüllen kannst. Sei bereit, über deine Flexibilität, Verfügbarkeit und Preise zu sprechen. Zeig, dass du anpassungsfähig bist und dir Zeit nimmst, um die besten Lösungen für die Projekte deines Kunden zu finden.